| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 表格索引 | 第10-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 主要符号对照表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景和主要内容 | 第13-17页 |
| 1.1.1 无线传感器网络中的数据丢失问题 | 第14页 |
| 1.1.2 研究主要内容 | 第14-15页 |
| 1.1.3 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.1.4 发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.2 主要工作 | 第17-18页 |
| 1.2.1 对无线传感器网络数据集的特征分析 | 第17页 |
| 1.2.2 ESTI-CS 算法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 数据驱动的算法性能验证 | 第18页 |
| 1.3 课题创新与贡献 | 第18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 相关工作 | 第21-25页 |
| 2.1 数据恢复算法 | 第21-22页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第22-23页 |
| 2.3 主成分分析方法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 系统模型 | 第25-29页 |
| 3.1 研究背景 | 第25-26页 |
| 3.2 环境假设 | 第26页 |
| 3.3 问题定义 | 第26-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 问题分析和恢复算法设计 | 第29-49页 |
| 4.1 观察实验 | 第29-38页 |
| 4.1.1 数据集 | 第29-30页 |
| 4.1.2 数据丢失模式 | 第30-31页 |
| 4.1.3 基准数据集提取 | 第31-32页 |
| 4.1.4 环境数据的结构特征 | 第32-33页 |
| 4.1.5 环境数据的时空关系特征 | 第33-36页 |
| 4.1.6 环境数据的多变量（多物理属性）相关性特征 | 第36-38页 |
| 4.2 算法设计 | 第38-45页 |
| 4.2.1 压缩感知算法 | 第38-40页 |
| 4.2.2 利用时空关系进行改进 | 第40-42页 |
| 4.2.3 多变量 ESTI-CS：利用多变量关系进行改进 | 第42-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-49页 |
| 第五章 实验与分析 | 第49-57页 |
| 5.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 5.2 性能分析 | 第50-56页 |
| 5.2.1 在随机丢失模式下的比较 | 第50-52页 |
| 5.2.2 在不同丢失模式下的比较 | 第52-54页 |
| 5.2.3 ESTI-CS 算法与多变量 ESTI-CS 算法的比较 | 第54-56页 |
| 5.2.4 参数设定所产生的影响 | 第56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结束语 | 第57-59页 |
| 6.1 论文主要工作 | 第57-58页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第69-71页 |
